无论是通用智能体还是工业智能体目前尚无统一概念。回顾智能体发展历程，最初可能指具备一定自动化控制的实体，而当代智能体则是以大模型为核心驱动，具备自主感知、学习、适应、决策和执行能力的智能系统。从广义上看，它可以涵盖“软”“硬”两块：“硬”智能体涉及具备物理实体的产品，如具身智能、自动驾驶汽车、智能装备等；“软”智能体是数字世界的软实体，是未来数字生态的神经中枢，也是“硬”智能体的核心驱动和大脑。

工业智能体不是简单的大语言模型应用，而是重新定义生产力基因的系列AI工具集，是机器学习、强化神经网络等的集合，是以大模型作为“脑”，工业知识为“心”，具体执行控制为“手”这样一个三位一体的智能系统。

我们认为工业智能体并不是全新概念，以前机器学习时也有相应的Agent（智能体），但结合大模型后，它会成为重要“粘合剂”，能整合ERP、生产制造、大模型/小模型、工业机理模型等，特别适合垂类领域的创业企业和中小企业。

大模型是我们提问题，它被动响应，并生成内容（传统软件多是执行指令）；而智能体可以理解人类意图，自动拆解任务、做出决策，且最大特点是能调用、使用工具，推动人工智能从生成式阶段进入代理式阶段。正如黄仁勋将人工智能划分为“感知式、生成式、代理式、与物理世界交互”这几个阶段，大模型属于生成式阶段，智能体则到了代理式阶段。

工业智能体专为工业生产制造设计，具备自主感知、认知、决策和学习能力的软实体或软硬一体系统。与通用智能体的区别在于，它不仅涉及IT技术，还融合工业知识图谱、工业机理等多领域知识，并实现了从预设编程、机械响应向自主决策、动态自适应的跃迁。

具体来看，传统的工业控制系统严格遵守预先编写的规则和程序，功能都是工程师一行一行代码写进去的，不能自主适应新任务，因此仅能机械响应，缺乏对外界意外情况和动态环境的灵活应对。而工业智能体能够理解高层次语言和自然语言指令，彻底改变了人机交互方式——无需人工逐步点击、操作软件，只需下达命令即可直接交付结果。同时，它能拆解任务、调用工具，如子软件、外部数据源，还可以通过多智能体协同，实现人类以自然语言交付任务、智能体完成后交付结果，这是其与自动化系统的核心差异。若将工业大模型比作“发动机”，那么工业智能体就是能在工业场景中自主行驶、功能完备的“汽车”。